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QU’EST-CE QUE LE MARKETING AI ?

De nombreuses entreprises – et les équipes marketing qui les soutiennent – adoptent rapidement des solutions technologiques intelligentes pour encourager l’efficacité opérationnelle tout en améliorant l’expérience client. Grâce à ces plateformes, les spécialistes du marketing sont en mesure d’acquérir une compréhension plus nuancée et plus complète de leurs publics cibles.

Les informations recueillies au cours de ce processus peuvent ensuite être utilisées pour stimuler les conversions tout en allégeant la charge de travail des équipes de marketing.

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Qu’est-ce que le marketing par intelligence artificielle (IA) ?

Le marketing d’IA utilise des technologies d’intelligence artificielle pour prendre des décisions automatisées basées sur la collecte de données, l’analyse de données et des observations supplémentaires de l’audience ou des tendances économiques qui peuvent avoir un impact sur les efforts de marketing.

L’IA est souvent utilisée dans les efforts de marketing où la rapidité est essentielle. Les outils d’IA utilisent les données et les profils des clients pour apprendre comment communiquer au mieux avec eux, puis leur servir des messages sur mesure au bon moment sans intervention des membres de l’équipe marketing, ce qui garantit une efficacité maximale.

Pour de nombreux spécialistes du marketing d’aujourd’hui, l’IA est utilisée pour renforcer les équipes de marketing ou pour effectuer des tâches plus tactiques qui nécessitent moins de nuances humaines.

Les cas d’utilisation de l’IA pour le marketing incluent :

  • L’analyse des données
  • Traitement du langage naturel
  • Achat de médias
  • Prise de décision automatisée
  • Génération de contenu
  • Personnalisation en temps réel

Les composantes de l’IA dans le marketing :

Il est clair que l’intelligence artificielle joue un rôle essentiel pour aider les spécialistes du marketing à se rapprocher des consommateurs. Les composants suivants de l’IA marketing constituent les principales solutions actuelles qui aident à combler le fossé entre les quantités expansives de données clients collectées et les prochaines étapes exploitables qui peuvent être appliquées aux futures campagnes :

Apprentissage automatique :

L’apprentissage automatique repose sur l’intelligence artificielle et implique des algorithmes informatiques capables d’analyser des informations et de s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience.

Les dispositifs qui tirent parti de l’apprentissage automatique analysent les nouvelles informations dans le contexte de données historiques pertinentes qui peuvent éclairer les décisions en fonction de ce qui a ou n’a pas fonctionné dans le passé.

Big Data et analyse :

L’émergence des médias numériques a entraîné un afflux de big data, ce qui a permis aux spécialistes du marketing de comprendre leurs efforts et d’attribuer une valeur précise à tous les canaux. Cela a également conduit à une sursaturation de données, car de nombreux spécialistes du marketing peinent à déterminer quels ensembles de données méritent d’être collectés.

Solutions de plateforme d’IA :

Les solutions efficaces alimentées par l’IA fournissent aux spécialistes du marketing une plateforme centrale pour gérer les quantités expansives de données collectées. Ces plateformes ont la capacité de dériver des renseignements marketing perspicaces sur votre public cible afin que vous puissiez prendre des décisions basées sur les données sur la meilleure façon de les atteindre. Par exemple, des cadres tels que l’apprentissage et l’oubli bayésiens peuvent aider les spécialistes du marketing à mieux comprendre dans quelle mesure un client est réceptif à un effort marketing spécifique.

Les défis du marketing IA :

Le marketing moderne repose sur une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients, puis sur la capacité d’agir sur ces connaissances rapidement et efficacement. La possibilité de prendre des décisions en temps réel, fondées sur des données, a mis l’IA au premier plan pour les acteurs du marketing.

Cependant, les équipes marketing doivent faire preuve de discernement lorsqu’elles décident de la meilleure façon d’intégrer l’IA dans leurs campagnes et leurs opérations. Le développement et l’utilisation des outils d’IA en sont encore à leurs débuts. Par conséquent, il y a quelques défis à connaître lors de la mise en œuvre de l’IA dans le marketing.

Temps de formation et qualité des données :

Les outils d’IA ne savent pas automatiquement quelles actions entreprendre pour atteindre les objectifs marketing. Ils nécessitent du temps et de la formation pour apprendre les objectifs organisationnels, les préférences des clients, les tendances historiques, comprendre le contexte global et établir une expertise. Non seulement cela demande du temps, mais il faut également garantir la qualité des données.

Si les outils d’IA ne sont pas formés avec des données de haute qualité qui sont précises, opportunes et représentatives, l’outil prendra des décisions moins qu’optimales qui ne reflètent pas les désirs des consommateurs, réduisant ainsi la valeur de l’outil.

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Vie privée :

Les consommateurs comme les organismes de réglementation sévissent contre la façon dont les organisations utilisent leurs données. Les équipes marketing doivent s’assurer qu’elles utilisent les données des consommateurs de manière éthique et en conformité avec des normes telles que le GDPR, sous peine de lourdes pénalités et de dommages à la réputation.

Il s’agit là d’un défi en ce qui concerne l’IA. À moins que les outils ne soient spécifiquement programmés pour respecter des directives légales précises, ils peuvent outrepasser ce qui est considéré comme acceptable en termes d’utilisation des données des consommateurs pour la personnalisation.

Obtenir l’adhésion :

Il peut être difficile pour les équipes marketing de démontrer la valeur des investissements en IA aux parties prenantes de l’entreprise. Alors que les indicateurs clés de performance tels que le retour sur investissement et l’efficacité sont facilement quantifiables, montrer comment l’IA a amélioré l’expérience client ou la réputation de la marque est moins évident.

Dans cette optique, les équipes marketing doivent s’assurer qu’elles disposent des capacités de mesure nécessaires pour attribuer ces gains qualitatifs aux investissements en IA.

Meilleures pratiques de déploiement :

L’IA étant un outil récent dans le domaine du marketing, les meilleures pratiques définitives n’ont pas été établies pour guider les premiers déploiements des équipes de marketing.

S’adapter à un paysage marketing en mutation :

L’émergence de l’IA s’accompagne d’une perturbation des opérations marketing quotidiennes. Les spécialistes du marketing doivent évaluer quels emplois seront remplacés et quels emplois seront créés. Une étude a suggéré que près de 6 emplois actuels de spécialistes et d’analystes marketing sur 10 seront remplacés par la technologie marketing.

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Comment utiliser l’IA dans le marketing :

Il est important de commencer par un plan minutieux lorsqu’il s’agit d’exploiter l’IA dans les campagnes et les opérations de marketing. Cela permettra aux équipes marketing de minimiser les défis coûteux et d’obtenir le maximum de valeur de leur investissement en IA en un minimum de temps.

Avant de mettre en œuvre un outil d’IA pour les campagnes de marketing, il y a quelques facteurs clés à prendre en compte :

Fixer des objectifs :

Comme pour tout programme de marketing, il est important que des objectifs clairs et des analyses marketing soient établis dès le départ. Commencez par identifier les domaines des campagnes ou des opérations que l’IA pourrait améliorer, comme la segmentation. Ensuite, établissez des indicateurs clés de performance (ICP) clairs qui permettront de déterminer dans quelle mesure la campagne augmentée par l’IA a été un succès – ceci est particulièrement important pour les objectifs qualitatifs tels que “améliorer l’expérience client.”

Normes de confidentialité des données :

Dès le début de votre programme d’IA, assurez-vous que votre plateforme d’IA ne franchira pas la limite de l’utilisation acceptable des données au nom de la personnalisation. Assurez-vous que des normes de confidentialité sont établies et programmées dans les plateformes, si nécessaire, pour maintenir la conformité et la confiance des consommateurs.

Quantité et sources de données :

Pour se lancer dans le marketing IA, les marketeurs doivent disposer d’une vaste quantité de données. C’est ce qui permettra de former l’outil d’IA aux préférences des clients, aux tendances externes et à d’autres facteurs qui auront un impact sur le succès des campagnes basées sur l’IA. Ces données peuvent provenir du propre CRM de l’organisation, des campagnes de marketing et des données du site Web. En outre, les spécialistes du marketing peuvent les compléter avec des données secondaires et tierces. Il peut s’agir de données de localisation, de données météorologiques et d’autres facteurs externes qui peuvent contribuer à une décision d’achat.

Acquérir des talents en science des données :

De nombreuses équipes marketing manquent d’employés ayant l’expertise nécessaire en science des données et en IA, ce qui rend difficile le travail avec de grandes quantités de données et la fourniture d’insights. Pour faire décoller les programmes, les organisations devraient travailler avec des organisations tierces qui peuvent aider à la collecte et à l’analyse des données pour former les programmes d’IA et faciliter la maintenance continue.

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Maintenir la qualité des données :

À mesure que les programmes d’apprentissage automatique consomment davantage de données, ils apprennent à prendre des décisions précises et efficaces. Cependant, si les données ne sont pas normalisées et exemptes d’erreurs, les aperçus ne seront pas utiles et peuvent même amener les programmes d’IA à prendre des décisions qui entravent les programmes de marketing. Avant de mettre en œuvre le marketing IA, les équipes marketing doivent se coordonner avec les équipes de gestion des données et les autres secteurs d’activité pour établir des processus de nettoyage et de maintenance des données. Ce faisant, tenez compte des sept dimensions essentielles des données :

  • Opportunité
  • Exhaustivité
  • Cohérence
  • Pertinence
  • Transparence
  • Exactitude
  • Représentativité

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Sébastian Magni est un Spécialiste du SEO et Inbound Marketing chez @LCM

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